Gemma 3n: RAGと関数呼び出しで変革

Gemma 3n：秘められた力を解き放つ

Googleは、Gemma 3nを発表しました。これは、テキスト、画像、ビデオ、オーディオなど、多様な入力に対応するように設計された、画期的なマルチモーダル小規模言語モデルであり、革新的なLiteRT Hugging Faceコミュニティでプレビュー版が利用可能になりました。さらに、AI Edge SDKによって強化された、検索拡張生成（RAG）によるファインチューニング、カスタマイズ、および関数呼び出しを容易にします。

Gemma 3nは、Gemma 3n 2BとGemma 3n 4Bの2つの異なるパラメータバリアントで提供されます。どちらのバージョンもテキストと画像の入力に対応しており、Googleの予測によれば、近い将来オーディオのサポートも統合される予定です。これは、以前に発表された非マルチモーダルのGemma 3 1Bと比較して、規模の大幅な飛躍を意味します。Gemma 3 1Bは、今年の初めに発表され、モバイルGPU上で毎秒2,585トークンという驚異的な速度を管理するためにわずか529MBしか必要としませんでした。

Googleの技術仕様によると、Gemma 3nは選択的パラメータアクティベーションを活用しています。これは、効率的なパラメータ管理のために設計された革新的な技術です。これは、2つのモデルが、推論中にアクティブになる2Bまたは4Bよりも多くのパラメータを含むことを意味します。この戦略的なアプローチは、リソースの利用率を最適化し、パフォーマンスを向上させます。

ファインチューニングと量子化：カスタマイズの解き放ち

Googleは、開発者がベースモデルをファインチューニングし、その後、Google AI Edgeを通じてアクセスできる最先端の量子化ツールを使用して変換および量子化する機能を強調しています。これにより、開発者はモデルを特定のアプリケーションに合わせて調整し、そのパフォーマンス特性を最適化できます。

RAG統合：コンテキストデータによる言語モデルの強化

ファインチューニングの代替として、Gemma 3nモデルはオンデバイスRetrieval Augmented Generation (RAG)のためにデプロイできます。これは、言語モデルをアプリケーション固有のデータで強化する手法です。この拡張は、AI Edge RAGライブラリによって実現されます。これは現在Android専用ですが、将来的には他のプラットフォームへの拡張も計画されています。

RAGライブラリは、いくつかの主要な段階で構成される合理化されたパイプラインを通じて動作します。

• **データインポート：**関連データをシステムに取り込みます。
• **チャンク化とインデックス化：**効率的な検索のためにデータをセグメント化して整理します。
• **埋め込み生成：**セマンティック理解のためにデータのベクトル表現を作成します。
• **情報検索：**ユーザーのクエリに基づいて、関連情報を識別して抽出します。
• **応答生成：**LLMを使用して、首尾一貫したコンテキストに関連する応答を作成します。

この堅牢なフレームワークにより、カスタムデータベース、チャンク化戦略、検索機能のサポートなど、RAGパイプラインの包括的なカスタマイズが可能になります。

AI Edgeオンデバイス関数呼び出しSDK：モデルと現実世界の行動のギャップを埋める

Gemma 3nの発表と同時に、GoogleはAI Edgeオンデバイス関数呼び出しSDKを発表しました。これは、最初はAndroidでのみ利用可能です。このSDKにより、モデルは特定の関数を呼び出して、現実世界の行動を実行できます。

LLMを外部関数とシームレスに統合するには、関数をその名前、LLMがいつそれを使用するかを説明する説明的なナラティブ、および必要なパラメータを指定して、綿密に説明する必要があります。このメタデータはToolオブジェクトにカプセル化され、その後、GenerativeModelコンストラクタを介して大規模言語モデルに渡されます。関数呼び出しSDKには、提供された説明に基づいてLLMから関数呼び出しを受信し、実行結果をLLMに送り返すためのサポートが組み込まれています。

ポテンシャルの探求：Google AI Edgeギャラリー

これらの画期的なツールを深く掘り下げたい人のために、Google AI Edgeギャラリーは非常に貴重なリソースとして存在します。この実験的なアプリケーションは、多様なモデルを紹介し、テキスト、画像、音声処理を容易にします。

より深く掘り下げる：Gemma 3nとそのエコシステムのニュアンス

Gemma 3nの登場は、オンデバイス機械学習の進化における重要な一歩となり、効率性、適応性、および機能性の強力な組み合わせを提供します。そのマルチモーダル機能は、RAGと関数呼び出しのサポートと相まって、インテリジェントでコンテキストを認識するアプリケーションを作成しようとする開発者に無数の可能性を解き放ちます。

選択的パラメータアクティベーション：詳細な考察

Gemma 3nで使用されている選択的パラメータアクティベーション技術は、より詳細な調査に値します。この革新的なアプローチにより、モデルは特定のタスクに必要なパラメータのみを動的にアクティブ化できるため、計算オーバーヘッドを最小限に抑え、効率を最大化できます。これは、リソースが制約されていることが多いオンデバイスデプロイメントにとって特に重要です。

選択的パラメータアクティベーションの背後にある基本的な原則は、ニューラルネットワーク内のすべてのパラメータがすべてのタスクにとって等しく重要であるとは限らないという観察にあります。最も関連性の高いパラメータのみを選択的にアクティブ化することで、モデルは計算コストを大幅に削減して同等のパフォーマンスを実現できます。

選択的パラメータアクティベーションの実装には、特定の入力に対してアクティブにするパラメータを決定するメカニズムが通常含まれます。これは、次のようなさまざまな手法で実現できます。

• **注意メカニズム：**入力の最も関連性の高い部分に注意を払い、対応するパラメータをアクティブ化します。
• **ゲーティングメカニズム：**ゲーティング関数を使用して、ネットワークの異なる部分を介した情報の流れを制御します。
• **スパーストレーニング：**スパース接続を学習するようにネットワークをトレーニングするため、推論中にパラメータのサブセットのみがアクティブになります。

テクニックの選択は、モデルの特定のアーキテクチャとタスクの特性に依存します。ただし、全体的な目標は、特定の入力に最も関連性の高いパラメータのみを識別してアクティブ化し、それによって計算コストを削減し、効率を向上させることです。

RAG：知識とコンテキストを拡張する

Retrieval Augmented Generation（RAG）は、言語モデルの使用方法におけるパラダイムシフトを表しています。外部知識ソースを統合することにより、RAGは言語モデルがより多くの情報に基づいた、正確な、およびコンテキストに関連する応答を生成できるようにします。

RAGパイプラインは、いくつかの主要な段階で構成されています。

1. **データインデックス作成：**この段階では、関連情報の効率的な検索を可能にするために、外部知識ソースがインデックス付けされます。これには通常、知識ソース内の各ドキュメントのベクトル表現を作成することが含まれます。このベクトル表現は、特定のクエリに類似するドキュメントをすばやく識別するために使用できます。
2. **情報検索：**クエリを受信すると、RAGシステムはインデックス付けされた知識ソースから最も関連性の高いドキュメントを取得します。これは通常、類似性検索アルゴリズムを使用して行われます。このアルゴリズムは、クエリのベクトル表現と知識ソース内のドキュメントのベクトル表現を比較します。
3. **コンテキスト化：**取得されたドキュメントは、クエリのコンテキストを拡張するために使用されます。これは、取得されたドキュメントをクエリに単純に連結するか、より高度な手法を使用して、取得されたドキュメントからの情報をクエリ表現に統合することによって行うことができます。
4. **応答生成：**最後に、拡張されたクエリは言語モデルに入力されます。言語モデルは、クエリと取得されたドキュメントからの組み合わせた情報に基づいて応答を生成します。

RAGは、従来の言語モデルに比べていくつかの利点があります。

• **精度の向上：**外部知識を組み込むことで、RAGモデルはより正確で事実に基づいた応答を生成できます。
• **コンテキスト理解の向上：**RAGモデルは、取得されたドキュメントの情報を活用することで、クエリのコンテキストをより良く理解できます。
• **誤認識の軽減：**RAGモデルは、外部知識に基づいているため、誤認識を起こしたり、ナンセンスな応答を生成したりする可能性が低くなります。
• **新しい情報への適応性：**RAGモデルは、インデックス付けされた知識ソースを更新するだけで、新しい情報に簡単に適応できます。

関数呼び出し：現実世界との対話

AI Edgeオンデバイス関数呼び出しSDKは、言語モデルが現実世界と対話できるようにするための重要な一歩です。モデルが外部関数を呼び出すことを許可することにより、SDKはインテリジェントでコンテキストを認識するアプリケーションを作成するための幅広い可能性を解き放ちます。

関数呼び出しプロセスには通常、次の手順が含まれます。

1. **関数定義：**開発者は、言語モデルが呼び出すことができる関数を定義します。これには、関数の名前、関数の内容の説明、および関数が受け入れるパラメータの指定が含まれます。
2. **Toolオブジェクトの作成：**開発者は、関数定義をカプセル化するToolオブジェクトを作成します。このオブジェクトは、言語モデルに渡されます。
3. **関数呼び出しの生成：**言語モデルが現実世界の行動を実行する必要がある場合、関数呼び出しを生成します。この呼び出しには、呼び出す関数の名前と、関数に渡すパラメータの値が含まれます。
4. **関数の実行：**関数呼び出しはシステムによって実行されます。これには通常、対応するAPIまたはサービスを呼び出すことが含まれます。
5. **結果の送信：**関数実行の結果は、言語モデルに送り返されます。
6. **応答生成：**最後に、言語モデルは関数実行の結果を使用して応答を生成します。

関数呼び出しSDKを使用すると、言語モデルは次のような幅広いタスクを実行できます。

• **外部ソースからの情報へのアクセス：**モデルは関数を呼び出して、データベース、API、およびその他の外部ソースから情報を取得できます。
• **デバイスと家電の制御：**モデルは関数を呼び出して、照明、サーモスタット、家電などのスマートホームデバイスを制御できます。
• **トランザクションの実行：**モデルは関数を呼び出して、支払いを行ったり、資金を転送したりするなど、金融トランザクションを実行できます。
• **タスクの自動化：**モデルは関数を呼び出して、予定のスケジュールやメールの送信など、複雑なタスクを自動化できます。

Google AI Edgeギャラリー：イノベーションのショーケース

Google AI Edgeギャラリーは、Gemma 3nとその関連ツールの機能を紹介するための重要なプラットフォームとして機能します。開発者がこれらのテクノロジーを試すことができるインタラクティブな環境を提供することで、ギャラリーはイノベーションを促進し、新しいアプリケーションの開発を加速します。

ギャラリーには、さまざまなタスクに対するGemma 3nの可能性を示す、多様なモデルとデモが掲載されています。

• **画像認識：**画像内のオブジェクトとシーンを識別します。
• **自然言語処理：**人間の言語を理解および生成します。
• **音声認識：**話し言葉をテキストに書き起こします。
• **オーディオ処理：**オーディオ信号を分析および操作します。

ギャラリーでは、AI Edge SDKにもアクセスできるため、開発者はこれらのテクノロジーを独自のアプリケーションに統合できます。

オンデバイス機械学習の未来

Gemma 3nとその付随するエコシステムの登場は、オンデバイス機械学習の新しい時代を告げています。効率性、適応性、および機能性を組み合わせることにより、Gemma 3nは開発者が、常にインターネットに接続する必要なく、デバイス上で直接実行できるインテリジェントでコンテキストを認識するアプリケーションを作成できるようにします。

これは、次のようなさまざまな業界に多大な影響を与えます。

• **モバイル：**よりインテリジェントで応答性の高いモバイルアプリケーションを可能にします。
• **IoT：**独立して自律的に動作できるスマートデバイスを強化します。
• **自動車：**自律走行車の安全性と利便性を向上させます。
• **ヘルスケア：**医療診断と治療の精度と効率を向上させます。

オンデバイス機械学習テクノロジーが進化し続けるにつれて、今後さらに革新的で影響力のあるアプリケーションが登場すると予想されます。Gemma 3nは、この旅における重要な一歩であり、インテリジェンスが私たちの日常生活にシームレスに統合される未来への道を開きます。